Máster - 1ª Edición

Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos en la Nube

Universidad de Castilla-La Mancha

Modalidad


Online

Duración


9 meses

(05/10/2020-25/06/2021)

60 Créditos

Inscripción


Preinscripción

28/05/2020-25/09/2020

Plazo de matrícula

28/09/2020-09/10/2020

Orientación


Titulados universitarios

Profesionales

Estudiantes de último curso de grado

Organizan


Colaboran


Sin necesidad de abandonar tu trabajo

  • Clases en streaming y en formato webinar
  • Programación orientada a la flexibilidad horaria
  • Uso de las últimas tecnologías para la comunicación continua entre alumnos y profesores

Con una formación enfocada a la práctica

  • 250 horas de seminarios y casos prácticos
  • Elaboración de proyectos dirigidos, para mostrarlos a futuros empleadores o clientes
  • Trabajo fin de máster, con posibilidad de hacerlo en empresa

Prepárate para uno de los trabajos más demandados

  • El perfil de Científico de Datos y el de Ingeniero de Datos (a los que está orientado este curso) ocupan el tercer y sexto puesto en el ranking de los mejores trabajos de America en 2020 según la empresa Glassdoor

Programa

Contenido
  • Presentación. Introducción a la ciencia de datos y a la ingeniería de datos.
  • Herramientas de trabajo básicas: Docker, Python y Jupiter Notebook.
  • Introducción a la manipulación de datos con Pandas.
Contenido
  • Datos estructurados y no estructurados.
  • Bases de datos SQL y NoSQL.
  • Adquisición de datos de fuentes heterogéneas: APIs, web, etc.
Contenido
  • Visualización de datos con Matplotlib/Seaborn
  • Preprocesamiento y preparación de datos
  • Análisis exploratorio de datos con Statsmodels
Contenido
  • Introducción al aprendizaje automático. scikit-learn.
  • Modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Evaluación y validación de modelos.
Contenido
  • Modelos avanzados de aprendizaje automático.
  • Tratamiento de casos específicos.
Contenido
  • Introducción al Deep Learning.
  • Desarrollo de redes neuronales feed-forward y convolucionales.
  • Implementación con TensorFlow 2.
Contenido
  • Visualización, análisis y modelos predictivos en series temporales.
  • Análisis de flujos de datos. Modelos predictivos y evaluación.
  • Algoritmos detección de anomalías. Detección sobre series temporales y flujos.
Contenido
  • Aprendizaje automático sobre información textual. NLTK y Spicy
  • Análisis de redes. NetworkX
  • Sistemas de recomendación.
Contenido
  • Principios de visualización.
  • Herramientas avanzadas de visualización.
  • Diseño e implementación de paneles de control.
Contenido
  • Introducción a la computación en la nube usando AWS
  • Despliegue de máquinas virtuales en AWS con Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
  • Almacenamiento de ficheros con S3
  • Monitorización básica de aplicaciones cloud con Amazon Cloudwatch
Contenido
  • Diseño de arquitecturas altamente disponibles en la nube
  • Seguridad en AWS. Usuarios, permisos y roles con AWS Identity and Access Management (IAM)
  • Bases de datos relacionales (Amazon RDS) y no relacionales (Amazon DynamoDB)
  • Computación serverless con AWS Lambda
  • Inteligencia artificial bajo demanda con los servicios cognitivos de AWS.
Contenido
  • Introducción a las tecnologías BigData
  • Computación distribuida para Big Data con Apache Spark.
  • Machine Learning a escala con MLib.
  • Procesamineto de flujos de datos con Spark Streaming
Contenido
  • Introducción al almacenamiento de datos como datalakes
  • Procesos ETL (extracción, transformación y carga) con AWS Glue
  • Mantenimiento e integridad de los datos
  • Monitorización de datalakes
Contenido
  • Gestión de la arquitectura como códico (IaC) con AWS Cloudformation
  • Despliegue de aplicaciones con el Serverless framework y con AWS Serverless Application Model (SAM)
  • Integración y despliegue contínuo de aplicaciones

Profesorado

Luis de la Ossa Jiménez (Director)

Universidad de Castilla-La Mancha

Juan Ángel Aledo Sánchez

Universidad de Castilla-La Mancha

Juan Carlos Alfaro Jiménez

Universidad de Castilla-La Mancha

Juan Ignacio Alonso Barba

Servicios y Desarrollos Grupo Vermon

María Teresa Alonso Martínez

Universidad de Castilla-La Mancha

Jacinto Arias Martínez

taidy.cloud

Pablo Bermejo López

Universidad de Castilla-La Mancha

Javier Cózar del Olmo

taidy.cloud

María Julia Flores Gallego

Universidad de Castilla-La Mancha

José Antonio Gámez Martín

Universidad de Castilla-La Mancha

Daniel González Medina

taidy.cloud

Enrique González Rodrigo

Big Data for Business Solutions

Jorge Daniel Laborda Sicilia

Universidad de Castilla-La Mancha

Jesus Martínez Gómez

Servicios y Desarrollos Grupo Vermon

Jose Miguel Puerta Callejón

Universidad de Castilla-La Mancha

Cristina Romero González

Universidad de Castilla-La Mancha

Fernando Rubio Perona

Universidad de Castilla-La Mancha

Número limitado de plazas

Nº de plazas: 25

Matrícula abierta

Inscríbete

Es necesario un usuario de la UCLM. Si no lo tienes, puedes crear uno nuevo en la página de la inscripción

Precio de matrícula

2400€*

*Bonificación del 25% a estudiantes y titulados del Master Universitario en Ingeniería Informática de la UCLM, y del Curso de Especialista en Ciencia de Datos y Desarrollo de Aplicaciones Escalables en la Nube

¿Tienes alguna pregunta?